1 导入实验所需要的包 2 加载数据 3 读取数据 4 定义模型 5 定义训练模型 6 获取k折交叉验证某一折的训练集和验证集 7 K折交叉验证 8 训练模型 ...
导入实验所需要的包 加载数据 读取数据 定义模型 定义训练模型 获取k折交叉验证某一折的训练集和验证集 K折交叉验证 训练模型 绘制损失函数图 绘制损失表格 ...
2021-11-05 15:41 0 867 推荐指数:
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1 导入实验所需要的包 2 加载数据 3 读取数据 4 定义模型 5 定义训练模型 6 获取k折交叉验证某一折的训练集和验证集 ...
,或者通过这个指标来调参优化选用的模型。 对于分类、回归、聚类等,分别有各自的 ...
目录 1 二分类模型评估 1.1 混淆矩阵 1.1.1 ACC 1.1.2 PPV 1.1.3 TPR 1.1.4 FPR 1.1.5 F-Score 1.1.6 小结 ...
ROC的介绍可以参考wiki https://en.wikipedia.org/wiki/Receiver_operating_characteristic 偷一张wiki上的图片: ...
二分类问题的交叉熵 在二分类问题中,损失函数(loss function)为交叉熵(cross entropy)损失函数。对于样本点(x,y)来说,y是真实的标签,在二分类问题中,其取值只可能为集合{0, 1}. 我们假设某个样本点的真实标签为yt, 该样本点取yt=1的概率为yp ...
关于交叉熵,信息熵等推导,已经有很多博客详细讲解了,这里就不再赘述了。本文要理清的是一个很初级的问题:二分类交叉熵和多分类交叉熵有没有统一的形式? 我们常见的二分类交叉熵形式如下: 而多分类的交叉熵为: 绝大多数教程,都是先以二分类作为特例,讲解交叉熵,然后再推到多分类交叉熵 ...
二分类 分类问题是机器学习中非常重要的一个课题。现实生活中有很多实际的二分类场景,如对于借贷问题,我们会根据某个人的收入、存款、职业、年龄等因素进行分析,判断是否进行借贷;对于一封邮件,根据邮件内容判断该邮件是否属于垃圾邮件。 图1-1 分类示意图 回归作为分类的缺陷 由于回归 ...